工場の生産性向上や自動化への取り組みに多くの企業が注力する。山本秀彦教授は、人工知能（AI）システムを利用した工場の知能化の研究を進める。無駄のない設備のレイアウト、無人搬送車（AGV）や双腕ロボットの作業効率の向上を実現し、モノのインターネット（IoT）を使った工場全体の最適化を提案する。

　「基礎技術ではなく、企業と共同研究して実用性の高いシステム開発を手掛ける」と山本教授。AIシステムを使った最適な工場レイアウトを実現する研究は、さまざまな分野に適用できる。

　例えば、双腕型ロボットによる「セル型組立機械の自動レイアウト設計」だ。AIを取り入れた独自の「UNARMシステム」を使い、双腕ロボットの左右の腕がぶつからないように、それぞれの作業手順を設定する。
　組立作業をさせる場合、部品点数や作業の内容を入力することで、左右の腕それぞれがつかむ部品をどこに置き、どの順番で組み立てればいいかを割り出す。実際に自動車のモーター組み付けで導入されたケースもある。

　UNARMシステムは双腕型に限ったものではなく、垂直多関節ロボットにも使える。双腕型の代わりに多関節ロボットを２台設置した時の作業時間も割り出せるため、どちらを導入したら効率的かを比較することもできるという。

　工場を最適化するための研究は、1990年代までさかのぼる。ただし当時は、工場の生産ラインを研究室で組むわけにはいかず、シミュレーションで証明した。
　最近になり、AIの性能が上がったことで、できることも増えた。
　IoTで機械などの設備から情報を集めることも、工場の知能化には必要だ。ロボットや機械が情報、知識を共有できることを生かし、最終的には「心」を持った設備同士が自ら意思決定をするIoT工場を目指す。
　例えば、走行中のAGV同士がぶつかりそうになると、これまでは互いに停止していた。しかし「心」を持たせることでどちらかが道をゆずる選択を取り、衝突を避けながらスムーズな部品の運搬につなげられるという。

　左の動画は「謙虚（青）」と「傲慢（ごうまん、赤）」の心を持たせたAGVが、一斉に部品を取りに１カ所に集まった時のシミュレーションだ。
　AGV同士が向かい合った時に赤から青へ、心変わりをして道を譲るのが分かる。
　「既定のプログラムだけでは渋滞して止まってしまうが、心を持たせるとそんなことはなかった」と山本秀彦教授は話す。

――後編へ続く

（ロボットダイジェスト編集部　渡部隆寛）